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本文主要介绍如何通过ROS使用角蜂鸟的基本示例教程。

该版本只适用于多模型api，如果角蜂鸟版本过低，请更新对应版本的固件。

操作系统 Ubuntu16.04下

下面给大家介绍配置ROS环境具体的执行过程

• 设置当前系统可接受ROS的包,并设置密钥。

  sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
  sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116

• 检查apt-get更新，安装ROS, rqt, rviz, and robot-generic libraries。

  sudo apt-get update
  sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full    

安装不上就科学上网一下

• 安装rosdep,rosdep为要编译的源代码安装系统依赖项，并且需要在ROS中运行一些核心组件。

  sudo rosdep init
  rosdep update

• 设置ROS环境变量到bashrc

  echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
  source ~/.bashrc

• 如果不写在bashrc下，就需要每次在当前终端更新配置

  source /opt/ros/kinetic/setup.bash

• 安装其它依赖包

  sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential

参考链接ROS环境安装

• 下载SungemSDK-ROS，保证你的环境安装了git，如果没有安装，请参照百度经验ubuntu 安装git，git下来SungemSDK-ROS

  git clone --recursive https://github.com/HornedSungem/SungemSDK-ROS.git

• 如果未执行过install.sh脚本文件，cd到该目录下，执行脚本文件

  cd SungemSDK-ROS/src/SungemSDK/installer/Linux/
  ./install.sh

• 准备需要的资源文件，model及data文件，git最新SungemSDK-GraphModels,或从百度云盘中下载，并把该目录link或拷贝到系统下,如果不想放在系统下，你可以修改horned_sungem_launch/config目录下模型配置文件的graph_file_path和category_file_path参数，确保路径下能找到该文件即可。

  git clone https://github.com/HornedSungem/SungemSDK-GraphModels.git
  sudo cp -r <workspace>/SungemSDK-GraphModels /opt/SungemSDK-GraphModels

• 使用catkin编译生成build和devel文件

  cd SungemSDK-ROS
  catkin_make

• 执行source命令，依次执行文件中的语句，使刚修改的初始化文件生效

  source devel/setup.bash

• 查看ROS包路径正确

  echo $ROS_PACKAGE_PATH
  /home/<user_name>/SungemSDK-ROS/src:/opt/ros/kinetic/share

提示： 如果开发者想在俩台机器上进行通信，需要保证在同一局域网下，并设置ROS_MASTER_URI和ROS_IP

查找主机IP地址,终端执行ifconfig

ifconfig

举例主机ip为192.168.50.201,在当前终端执行下列命令

export ROS_MASTER_URI=http://192.168.50.201:11311
export ROS_IP=192.168.50.201

配置完上述环境，下面就跟大家介绍下如何使用SungemSDK-ROS。 根据需求，我们提供了俩种模式：

1. 使用usb摄像头：

• 涉及参数：

  • camera:=usb
  • cnn_type :=googlenet (默认为googlenet) :声明使用的模型类型

• 如果没有配置ROS摄像头，需要先安装环境

  sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam

• 示例：使用mobilenetssd进行检测

  打开终端，加载nodelet

  roslaunch horned_sungem_launch hs_camera.launch cnn_type:=mobilenetssd camera:=usb

  如果出现错误，需cd到你的catkin工作空间的devel重新source下setup.bash。 打开新的终端，加载图像

  roslaunch horned_sungem_launch hs_detection_example.launch camera_topic:="/usb_cam/image_raw"

  注意： 因为是使用的usb摄像头，不管模型的类型，camera_topic是固定的

2. 使用角蜂鸟自带摄像头：

• 涉及参数：

  • camera:=hs (默认为hs) ：如果不声明则使用的是角蜂鸟摄像头
  • pixels:=1080 (默认为360) ：角蜂鸟提供了俩个摄像头分辨率，1920*1080和640*360，你可以根据项目，选择适用于自己的分辨率。

• 示例：下面介绍使用yolo模型进行检测

  打开终端，加载nodelet,接受角蜂鸟360P的图像

  roslaunch horned_sungem_launch hs_camera.launch cnn_type:=yolo camera:=hs pixels:=360

  如果出现错误，需cd到你的catkin工作空间的devel重新source下setup.bash 打开新的终端，加载图像

  roslaunch horned_sungem_launch hs_detection_example.launch camera_topic:="/hs/camera/image_raw"

在horned_sungem_launch文件夹下，你可以查看所有的launch文件，用于启动多个节点完成复杂需求，您可以根据您的项目需求，对其进行修改丰富，现在给大家介绍下launch文件里现有参数及其用法

• 常用参数：
  • cnn_type:卷积神经网络类型，默认为googlenet 主要分两类：tensorflow,caffe
    • MobileNetSSD
    • Yolo
    • AlexNet
    • GoogLeNet
    • SqueezeNet
    • Inception_v1,Inception_v2,Inception_v3,Inception_v4
    • MobileNet
  • camera:默认值为hs
    • hs
    • usb
  • pixels:默认为360
    • 360
    • 1080
    • 如声明其他数值现在只评定为1080P

• 其他参数：
  • device_index:默认为0
  • log_level:默认为0 显示日志级别 0为不显示，1为显示错误日志，2为显示详细日志
  • video_device：默认为/dev/video0 使用usb摄像头，如果连接设备过多，需要找到对应的名字进行指定

注意： 参数声明都为小写

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